基于支持向量机的摩擦建模与补偿

摘要

伺服系统中由于摩擦等非线性引起的爬行，跟踪误差等现象严重阻碍系统性能的进一步提高。为了消除或减小摩擦给系统带来的危害，提高伺服系统的跟踪性能，本文研究了摩擦建模与补偿问题，主要内容如下： 首先，综述了国内外在摩擦建模以及摩擦补偿方面的研究现状，并提出了基于支持向量机的摩擦建模与补偿。 其次，介绍了一种改进的支持向量机（SVM）——最小二乘支持向量机（LS-SVM），并利用LS-SVM对伺服系统中的摩擦建模与补偿。 最后，以典型机电位置伺服系统为研究对象，建立基于LS-SVM摩擦补偿的机电伺服系统模型。基于Lyapunuv稳定性理论，应用反步积分方法，设计了基于LS-SVM的反步控制器，保证了参数估计值的收敛性和全局的稳定性。并进行仿真，结果表明，与传统PID控制相比，上述方法能够有效地对摩擦进行补偿，从而减小了跟踪误差，增强了系统的鲁棒性。

目录

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第一章绪论

1.1课题来源与背景

1.2伺服系统中摩擦的特性

1.2.1摩擦的静态特性

1.2.2摩擦的动态特性

1.2.3爬行现象

1.3摩擦建模及补偿

1.3.1摩擦模型

1.3.2摩擦补偿

1.4基于支持向量机摩擦建模与补偿

1.5本文主要内容

第二章支持向量机基础及理论

2.1机器学习的基本问题

2.1.1问题的表示

2.1.2经验风险最小化原理(ERM)

2.1.3复杂性和推广性能

2.2统计学习理论

2.2.1统计学习理论与传统统计学习理论的区别

2.2.2 VC维

2.2.3推广性的界

2.2.4结构风险最小化原理(SRM)

2.4支持向量机(SVM)

2.4.1支持向量机分类原理(SVC)

2.4.2支持向量机回归原理(SVR)

2.5本章小结

第三章基于最小二乘支持向量机摩擦建模

3.1最小二乘支持向量机原理

3.1.1问题的提出

3.1.2最小二乘支持向量机

3.2最小二乘支持向量机离线训练

3.3基于LS-SVM摩擦建模

3.3.1 Stribcck摩擦模型

3.3.2摩擦建模

3.4本章小结

第四章基于最小二乘支持向量机反步积分的摩擦补偿

4.1反步设计法

4.2伺服系统建模

4.3反步积分控制

4.3.1参考速度控制信号

4.3.2位置控制器设计

4.3.3系统自适应律的设计

4.4本章小结

第五章仿真结果分析

5.1 PID控制

5.1.1 PID控制原理

5.1.2 PID参数整定

5.2系统仿真框图

5.2.1 PID仿真模型

5.2.2基于LS-SVM反步方法仿真模型

5.3系统仿真

5.4本章小结

第六章结束语

6.1总结

6.2论文存在的不足和进一步工作

致谢

参考文献